#endif hmm.c文件 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<malloc.h>#include<math.h>#include"hmm.h"/* 函数参数说明: *phmm:已知的HMM模型;T:观察符号序列长度;*O:观察序列;*/doublealpha[length][NN];//前向算法局部概率变量double Forward(HMM *phmm,int T,int *O){ int i, j; /* 状...
1、 HTK(Hidden Markov Model Toolkit): HTK是英国剑桥大学开发的一套基于C语言的隐马尔科夫模型工具箱,主要应用于语音识别、语音合成的研究,也被用在其他领域,如字符识别和DNA排序等。HTK是重量级的HMM版本。 HTK主页:http://htk.eng./ 2、 GHMM Library: The General Hidden Markov Model library (GHMM) is...
C. 预测问题,也成为解码(decoding)问题。已知模型 \lambda=(A,B,\pi) 和观测序列 O=(o_1,...,o_T) ,求对给定观测序列条件概率 P(I|O) 最大的状态序列 I=(i_1,...,i_T) 。即给定观测序列,求最可能的状态序列。 \arg\max_I P(I|O,\lambda) A. 概率计算问题 给定模型 \lambda=(A,B,...
隐马尔可夫模型C和C++实现评分: HMM的C和C++实现,实现的是离散型的HMM,包括离散和连续的HMM实现. CHMMHMM-GMM2018-05-10 上传大小:2.00MB 所需:17积分/C币 ihmm:参数不精确的隐马尔可夫模型的推理算法 隐藏式马尔可夫模型推断库 该C ++库为具有不精确指定(即,设定值)参数的隐马尔可夫模型实现了推理算法。 概述...
按照状态 i_t的状态转移概率分布 \{a_{i_ti_{t+1}}\} 产生状态 i_{t+1}\,,\quad i_{t+1} = 1\,,2\,,\cdots\,,N 令t=t+1\,; 如果t\le T\,, 转移至第三步;否则,终止 4、隐马尔可夫模型的3个基本问题 概率计算问题。给定模型 \lambda = (A\,,B\,,\pi) 和观测序列 O = (...
现在，让我们通过一个具体的例子来更好地理解这三个要素。假设我们有三个硬币，分别表示为 C_1, C_2, C_3。初始时，我们以等概率抽取硬币，这意味着初始状态分布为：P(x_1) = \frac{1}{3}, \frac{1}{3}, \frac{1}{3} 状态转移矩阵描述了从一个硬币到另一个硬币的概率。例如，我们...
基于隐马尔可夫模型的人脸识别C/C++源代码 2004年09月16日 10:22:00 将生物特征识别应用于人脸,实际上是包含两个方面:第一,从图像或视频帧中检测人脸,即所谓的“人脸检测”(face detection);第二,对检测到的人脸进行识别,判断这张脸是谁,即“人脸识别”(face recognition)。就实际应用而言,采用人脸做生物特征...
这串序列就叫做可见状态链。但是在隐马尔可夫模型中,我们不仅仅有这么一串可见状态链,还有一串隐含状态链。在这个例子里,这串隐含状态链就是你用的骰子的序列。比如,隐含状态链有可能是:C C N N N N N N N C C C。 一般来说,HMM中说到的马尔可夫链其实是指隐含状态链,因为隐含状态(骰子)之间存在转换概...
c) 分析 这里我们使用了Python的马尔可夫库hmmlearn,可通过命令 $ pip install hmmlearn安装(sklearn的hmm已停止更新,无法正常使用,所以用了hmmlearn库) 马尔可夫模型λ=(A,B,Π),A,B,Π是模型的参数,此例中我们直接给出,并填充到模型中,通过观测值和模型的参数,求取隐藏状态。
本文学习目标:了解马尔可夫和隐马尔可夫模型相关基础知识,知道什么是隐马尔可夫模型,知道隐马尔可夫模型可以解决的三个问题及其求解方法。重点是掌握隐马尔可夫模型原理,对于解决的问题及方法,因为还没有做过相关实战,目前只是知道怎么求解即可,之后遇到实际应用时再进一步掌握其使用方法。